Question

我很想知道multi_index_container在以下用例中的性能：

struct idx_1 {};
struct idx_2 {};

typedef multi_index_container<
    Object,
    indexed_by<
      // Keyed by: idx1
      hashed_unique<
        tag<idx_1>,
        unique_key >,
      // Keyed by: (attribute1, attribute2 and attribute3)
      ordered_non_unique<
        tag<idx_2>,
        composite_key<
          Object,
          attribute1,
          attribute2,
          attribute3 > >
    >
  > ObjectMap;

我需要一张地图来保存对象，对象的数量应该超过300,000。每个对象有1个唯一键和3个属性。键的细节：

唯一键是＆＃34;唯一＆＃34;作为名称
每个属性只有几个可能的值，比如只有16个组合。因此，对于300,000个对象，每个组合将具有300,000/16个对象的列表
attribute1需要偶尔从一个值修改为另一个值
始终通过unique_key完成对象查找，而composite_key用于迭代具有一个或多个属性的对象

对于这样的用例，multi_index_container是非常合适的，因为我不需要独立维护多个地图。对于唯一的关键部分，我相信hashed_unique是一个很好的候选者而不是ordered_unique。

但我非常不满意＆＃34; ordered_non_unique＆＃34;部分。我不知道如何在提升中实施。我猜它会在每个组合的单个列表中维护一个对象列表，类似于unordered_map（请原谅我，如果它太天真了！）。如果是这种情况，修改属性现有对象将是一个很大的痛苦，因为它需要1）通过特定组合的长对象列表2）执行相等的比较3）并移动目标组合

我怀疑具有高延迟的步骤：

ObjectMap objects_;
auto& by_idx1 = objects_.get<idx1>();
auto it = by_idx1.find(some_unique_key);
Object new_value;
by_idx1.modify(it, [&](const Object& object) {
  object = new_value;
});

我关心的是，是否最后修改＆＃34;函数具有一些线性行为，如下所述，可以在一个组合下查看一些潜在的长对象列表...

Answer 1

由于这是一段非常具体的代码，我建议您使用大量的实际数据对其进行基准测试和分析。

Answer 2

正如法比奥的评论，你最好的选择是分析案例并查看结果。无论如何，ordered_non_unique索引与std::multimap完全一样，即通过常规的rb-tree，条件是允许具有等效键的元素在容器中共存;没有等效元素或任何东西的列表。至于modify（对于您的特定用例replace更合适），执行以下过程：

检查元素是否到位：O（1）。
如果没有，重新排列：O（log n），其中300,000个元素最多相当于19个元素比较（不是300,000 / 16 = 18,750，如你所说）：这些比较按字典顺序在三元组上完成（{{1 }，attribute1，attribute2）。这还不够快吗？嗯，这取决于你的性能要求，所以只有剖析才能真正说明。

boost multi_index_container的性能

2 个答案: